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Enregistrement W2105374064 · doi:10.1111/ppa.12426

Simultaneous monitoring and quantification of <i>Melampsora allii‐populina</i> and <i>Melampsora larici‐populina</i> on infected poplar leaves using a duplex real‐time <scp>PCR</scp> assay

2015· article· en· W2105374064 sur OpenAlexafffund
Cécile Guinet, Anne-Laure Boutigny, Agathe Vialle, Richard C. Hamelin, Pascal Frey, Renaud Ioos

Notice bibliographique

RevuePlant Pathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésBiologyInoculationBotanyBasidiomycotaDuplex (building)HorticultureGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rust fungi Melampsora larici‐populina (Mlp) and Melampsora allii‐populina (Map) are the main phytosanitary constraints for commercial poplar cultivation in Europe. Although Mlp is more aggressive and prevalent than Map, the two species may co‐infect the same poplar tree or even the same poplar leaf, making the epidemiological surveys of each species difficult to achieve. In this study, a new duplex real‐time PCR assay targeting each species was developed, based on single‐copy genes. This test proved to be specific, inclusive and was successfully used to detect and quantify each species, starting from urediniospore samples or directly from infected poplar leaves, with or without visible symptoms. This new molecular tool was also assessed for comparative studies of time‐course infection experiments on artificially inoculated poplar leaf discs. These studies showed that the growth dynamics of Map were significantly slower when the two species were co‐inoculated on the same leaf disc, confirming that Map is less aggressive than Mlp.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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